FeatureCounts如何在转录组定量分析中发挥作用？一文详解

转录组定量分析，就像是一把精准的尺子，帮助我们测量每个基因表达的“产量”。前面我们一起学习了RSEM和StringTie，今天，继续学习一个在转录组定量分析中非常厉害的工具——FeatureCounts。

FeatureCounts 是一款快速且准确的将测序 reads 分配到基因组特征（如基因、外显子等）的软件，主要用于 RNA-Seq 数据的定量分析。它能够基于与参考基因组的比对结果，统计每个基因或转录本上的测序 reads 数，从而反映基因的表达水平。

功能特点

高效快速：FeatureCounts 采用了优化的算法，能够在短时间内处理大规模的测序数据。在处理海量 RNA-Seq 数据时，相比一些传统工具，它可以大大节省计算时间，提高分析效率 。

准确性高：它充分考虑了测序数据中的各种复杂情况，例如多重比对、测序误差等，通过严格的比对和计数策略，确保了对基因表达量计算的准确性。在复杂的基因组环境中，也能精准地将 reads 分配到对应的基因上。

灵活的注释支持：可以兼容多种常见的基因组注释格式，如 GTF、GFF 等。这使得它能够适应不同物种、不同注释来源的数据分析需求，无论是模式生物还是非模式生物的研究，都能轻松应对。

多数据类型处理：不仅适用于常规的 RNA-Seq 数据，对于单细胞 RNA-Seq 数据同样表现出色。在单细胞层面的转录组分析中，它可以准确地统计每个细胞中基因的表达情况，助力单细胞层面的生物学研究。

应用场景

RNA-seq数据分析：FeatureCounts是RNA-seq数据分析中的关键工具，用于从高通量测序数据中获得基因或转录本的计数信息。它可以将reads根据其在基因或转录本上的映射位置进行计数，生成计数矩阵，为后续的差异表达分析、基因表达量比较等定量分析提供基础数据。

ChIP-seq数据分析：除了RNA-seq，FeatureCounts也可用于ChIP-seq等测序数据的分析，帮助研究人员量化特定蛋白与DNA结合位点的结合强度。

单细胞RNA-seq分析：在单细胞RNA-seq研究中，FeatureCounts能够准确计数每个单细胞中的基因表达量，揭示细胞间的异质性。

差异表达分析：通过FeatureCounts获得的基因表达计数数据，可以进一步用于差异表达分析，识别在不同条件下的差异表达基因，从而揭示基因表达调控机制。

基因组注释更新：FeatureCounts的准确计数功能还可用于验证和更新基因组注释，特别是在发现新的转录本或基因时，提供可靠的表达数据支持。

总结

FeatureCounts 作为一款功能强大的基于比对的转录组定量分析工具，凭借其高效快速、准确性高、灵活的注释支持以及多数据类型处理能力，在生物医学研究中扮演着不可或缺的角色。FeatureCounts 在 Galaxy 生信云平台（usegalaxy.cn）也有集成。对于生物或医学相关的本科生以及科研新手来说，Galaxy 平台极大地降低了使用门槛。在该平台上，用户无需进行复杂的软件安装和环境配置，只需按照平台直观的操作界面，上传 RNA-Seq 数据，选择 FeatureCounts 工具，即可一键启动基因表达量的计算。